1、本研究通過3種不同機(jī)理的分析生物分布預(yù)測(cè)模型進(jìn)行建模分析,力求準(zhǔn)確預(yù)測(cè)入侵物種紅火蟻(Solenopsis invicta)在中國(guó)的潛在分布范圍,并明確紅火蟻潛在地理分布與環(huán)境因素之間的關(guān)系,同時(shí)找出在中國(guó)大陸地區(qū)非適生區(qū)限制其分布的影響因素.為下一步紅火蟻的防控、鏟除工作的實(shí)施,提供理論依據(jù).通過對(duì)3種模型預(yù)測(cè)結(jié)果之間的對(duì)比,分析3種不同建模方式的優(yōu)點(diǎn)和不足,尋求適合進(jìn)行有害生物侵入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的方法.最后,完成一套具備有害生物潛在分布風(fēng)

2、險(xiǎn)分析、生物物種豐度分析、制約因素分析、環(huán)境因素對(duì)比分析等功能的分析平臺(tái),同時(shí)在國(guó)內(nèi)生物分布預(yù)測(cè)軟件開發(fā)方面實(shí)現(xiàn)突破. 研究方法: 本研究利用生物氣候模型(CLIIMEX)、紅火蟻種群動(dòng)態(tài)模型(Colony Dynamic Model CDM)、非參數(shù)回歸統(tǒng)計(jì)模型(Generialized Additive Model GAM)三種不同的分析預(yù)測(cè)方法,對(duì)有害生物的空間分布預(yù)測(cè)方式進(jìn)行探索. 1)通過設(shè)定紅火蟻生物

3、學(xué)參數(shù),利用CLIMEX軟件對(duì)紅火蟻在我國(guó)的潛在分布風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析,得出以生態(tài)氣候指數(shù)(Eco-climatic Index EI)為指標(biāo)的紅火蟻在中國(guó)的適生范圍;同時(shí)還對(duì)生長(zhǎng)指數(shù)(Growth Index GI)、溫度指數(shù)(Temperature Index TI)、土壤濕度指數(shù)(soil MoistureIndex MI)、冷脅迫指數(shù)(Cold Stress index CS)、熱脅迫指數(shù)(Hot Stress index HS)以

4、及灌溉條件下的生態(tài)氣候指數(shù)(IRrigation Eco-climatic Index IR-EI)進(jìn)行了分析,以進(jìn)一步確定不同地區(qū)氣候條件對(duì)紅火蟻定殖的影響程度. 2)利用中國(guó)533個(gè)站點(diǎn)的5～14年不等的有效地溫?cái)?shù)據(jù)、全國(guó)704站點(diǎn)地面氣溫?cái)?shù)據(jù)和紅火蟻種群動(dòng)態(tài)模型對(duì)紅火蟻在中國(guó)的潛在分布進(jìn)行分析,得出以年均有翅雌蟻產(chǎn)生數(shù)量為指標(biāo)的潛在分布;同時(shí)制作影響紅火蟻定殖的關(guān)鍵氣候因素分布圖,確定造成紅火蟻種群動(dòng)態(tài)模型中有翅雌蟻年均產(chǎn)

5、生數(shù)量地區(qū)間差異的氣候原因. 3)通過查閱、收集整理美國(guó)紅火蟻實(shí)際發(fā)生情況的相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合種群動(dòng)態(tài)模型在美國(guó)的預(yù)測(cè)結(jié)果,設(shè)置美國(guó)紅火蟻實(shí)際分布估計(jì)數(shù)據(jù).然后利用美國(guó)大陸范圍的生物氣候數(shù)據(jù)(BioClimatic Data)、歸一化植被指數(shù)(Normalized Differential Vegetation Index NDVI)、高程(Digital Elevation Model DEM)及其衍生數(shù)據(jù)(坡向、坡面)、土地利用

6、類型數(shù)據(jù)和美國(guó)紅火蟻實(shí)際分布數(shù)據(jù)在生物分布預(yù)測(cè)系統(tǒng)上進(jìn)行建模,通過GAM模型描述紅火蟻定殖與環(huán)境因子之間的空間統(tǒng)計(jì)關(guān)系.然后利用中國(guó)大陸范圍的同類數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),確定紅火蟻在中國(guó)的潛在地理分布. 所取得的結(jié)果: 1)建成一套潛在分布分析系統(tǒng)本研究實(shí)現(xiàn)了一套具備基本地理信息數(shù)據(jù)操作、管理、查看和空間統(tǒng)計(jì)建模的有害生物空間信息統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái).主要功能模塊分為地理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)功能模塊、數(shù)據(jù)分析建模模塊、R平臺(tái)管理模塊、模型管理模塊

7、、幫助系統(tǒng)模塊等五個(gè)部分.能夠提供大尺度有害生物.環(huán)境因素關(guān)系建模分析全過程的基本功能支持. 2) 通過CIJMEX模型預(yù)測(cè)的結(jié)果在我國(guó)的廣東、廣西、海南、臺(tái)灣、福建、浙江等六省全境以及云南南部、貴州西北部、重慶地區(qū)西部、四川東南部、湖南東部和南部、江西南部為高危險(xiǎn)區(qū)域,EI值在30以上,表明這些地區(qū)極適合紅火蟻的入侵、定殖.由此極適合地區(qū)向外擴(kuò)展,云南東部、貴州中部、湖南中部、安徽南部、江蘇南部、湖北南部發(fā)生可能性也很高,屬于

8、危險(xiǎn)區(qū)域,該區(qū)域EI值在20～30之間.由此再向北,從云南西北部橫斷山脈到川西高原以及四川北部、東北部、陜南地區(qū)、湖北北部、河南南部、安徽北部、江蘇北部為可能發(fā)生地區(qū),但受到自然條件限制較大,定殖和擴(kuò)大種群有較大困難,該區(qū)域EI值在5～20之間.越過此區(qū)域向北的廣大北方地區(qū)則不適宜紅火蟻定殖分布. 3)種群動(dòng)態(tài)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果我國(guó)廣東、廣西、海南、臺(tái)灣等四省全境以及福建、湖南、江西、云南南部紅火蟻定殖可能性極高,屬于高度危險(xiǎn)地區(qū),

9、模擬的年均繁殖有翅雌蟻產(chǎn)生數(shù)量在6000頭以上.另外,四川東部、湖北中部、安徽中北部和江蘇南部都有較高的定殖可能性.同時(shí)應(yīng)注意在2100頭/年等值線的南部海拔高于1000m的地區(qū)仍然存在有翅雌蟻年均產(chǎn)生數(shù)量為O的地點(diǎn),如云貴高原北部的昭通地區(qū),貴州北部與重慶交界的金佛山,湖北西南部的綠蔥坡,以及衡山、雪峰山、廬山、黃山、武夷山、括蒼山、九仙山等山系周邊地區(qū)仍然不適于紅火蟻定殖.說明在高海拔地區(qū)低溫條件對(duì)紅火蟻定殖有明顯限制作用.

10、 4) GAM模型預(yù)測(cè)結(jié)果GAM模型預(yù)測(cè)的我國(guó)紅火蟻潛在的分布北界大致在西藏東部、四川西北部、甘南地區(qū)、關(guān)中地區(qū)、山西南部、河南北部以及山東北部一線地區(qū).在這個(gè)交接面上,預(yù)測(cè)結(jié)果中不能定殖(O)和可以定殖(1)相互交錯(cuò).對(duì)比種群動(dòng)態(tài)模型分析結(jié)果可見,種群動(dòng)態(tài)模型在中國(guó)的預(yù)測(cè)范圍與GAM在中國(guó)的預(yù)測(cè)結(jié)果相似.同時(shí),GAM模型對(duì)雷州半島上兩個(gè)站點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果與事實(shí)不相符合.在西藏地區(qū)尚有10個(gè)站點(diǎn)預(yù)測(cè)為可以定殖,且比CDM模型預(yù)測(cè)的結(jié)果更向西

11、藏內(nèi)部深入. 所取得的結(jié)論: 1) 本研究通過在Esri ArcGIS和R DCOM Server的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā),形成了一套具備空間數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型篩選、模型效能評(píng)估等功能的有害生物潛在分布分析平臺(tái).該平臺(tái)可以應(yīng)用到有害生物分布分析、大區(qū)域物種種群動(dòng)態(tài)與環(huán)境關(guān)系分析、外來有害生物潛在分布分析等多個(gè)方面. 2) 在紅火蟻定殖北界的確定上,CLIMEX模型和種群動(dòng)態(tài)模型預(yù)測(cè)一個(gè)比較相似的結(jié)果.該界限大致

12、位于四川西北部、甘肅南部、關(guān)中地區(qū)、山西南部、河南北部、以及山東南部一線地區(qū).此線以北紅火蟻不可能在自然條件下實(shí)現(xiàn)種群定殖,此線以南則基本能夠完成越冬和種群發(fā)展.另外,從研究所選用的多個(gè)環(huán)境因素分析結(jié)果看:即便某個(gè)因子在種群發(fā)展存續(xù)中起著關(guān)鍵作用,單獨(dú)使用該環(huán)境因子,在解釋預(yù)測(cè)生物分布時(shí)也會(huì)很困難;物種最終的存在與否是多種環(huán)境因子綜合作用下的結(jié)果. 3) 經(jīng)過建模過程中的各項(xiàng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)評(píng)估以及對(duì)建成模型的預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn),在很大程度上